Python中collections模块如何使用

Python中collections模块如何使用，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

collections模块是一个不用不知道，一用就上瘾的模块。因为它提供了几种非常方便的数据结构和方法，在有些情况下特别好用。今天给大家总结一下其中的OrderDict和Counter两个方法，在平时我经常用的方法，希望你也能喜欢它。然后还有比如deque，namedtuple，defaultdict等也是很有的方法，了解了以后重点是熟练的使用，灵活的应用到你的具体任务中，是需要掌握的。

1. OrderDict

# Example 1
dict_1 = dict()
dict_1['A'] = "I love machine learning".split(" ")
dict_1['B'] = "I love life too".split(" ")
dict_1['C'] = "which you like and which you like".split(" ")
print("先输出字典：{}".format(dict_1))
for x, y in dict_1.items():
    print("然后遍历字典：{}".format((x, y)))
print("dict_1 的类型: {}".format(type(dict_1)))

"""
先输出字典：{'B': ['I', 'love', 'life', 'too'], 'C': ['which', 'you', 'like', 'and', 'which', 'you', 'like'], 'A': ['I', 'love', 'machine', 'learning']}
然后遍历字典：('B', ['I', 'love', 'life', 'too'])
然后遍历字典：('C', ['which', 'you', 'like', 'and', 'which', 'you', 'like'])
然后遍历字典：('A', ['I', 'love', 'machine', 'learning'])
dict_1 的类型: <class 'dict'>
"""

多次执行上面这个程序，你会发现每次输出的顺序都是不一样的，这就是字典的无序性。

from collections import OrderedDict

dict_2 = OrderedDict()

dict_2['A'] = list("machine")
dict_2['B'] = list("learning")
dict_2['C'] = list("math")
print("先输出字典：{}".format(dict_2))

for k, v in dict_2.items():
    print("然后遍历字典：{}".format((k, v)))
print("dict_2 的类型: {}".format(type(dict_2)))
"""
先输出字典：OrderedDict([('A', ['m', 'a', 'c', 'h', 'i', 'n', 'e']), ('B', ['l', 'e', 'a', 'r', 'n', 'i', 'n', 'g']), ('C', ['m', 'a', 't', 'h'])])
然后遍历字典：('A', ['m', 'a', 'c', 'h', 'i', 'n', 'e'])
然后遍历字典：('B', ['l', 'e', 'a', 'r', 'n', 'i', 'n', 'g'])
然后遍历字典：('C', ['m', 'a', 't', 'h'])
dict_2 的类型: <class 'collections.OrderedDict'> 
"""

多次执行上面这个程序，你会发现每次输出的key都是按照A, B, C顺序输出的。

2. Counter

Counter 是一个统计方法，可以统计频率，比如词频等。看个栗子

# Example 2
from collections import Counter

list_1 = list("machine learning and math")

fre = Counter(list_1)
print(fre)
"""
Counter({'n': 4, 'a': 4, ' ': 3, 'm': 2, 'e': 2, 'i': 2, 'h': 2, 'l': 1, 'c': 1, 'g': 1, 't': 1, 'd': 1, 'r': 1})
"""
for f, v in fre.most_common(n=5):
    print("出现次数最多的5个：{}".format((f, v)))
"""
出现次数最多的5个：('n', 4)
出现次数最多的5个：('a', 4)
出现次数最多的5个：(' ', 3)
出现次数最多的5个：('h', 2)
出现次数最多的5个：('e', 2)
"""

然后举个词频统计的小栗子

词频统计就是对于一段文本来说，首先做分词，分词之后统计每个词语出现的次数。今天用jieba分词来做一下，句子摘自朱自清的《荷塘月色》。

直接上代码

import jieba

test_str = "路上只我一个人，背着手踱着。这一片天地好像是我的；我也像超出了平常的自己，" \
           "到了另一个世界里。我爱热闹，也爱冷静；爱群居，也爱独处。像今晚上，一个人在这" \
           "苍茫的月下，什么都可以想，什么都可以不想，便觉是个自由的人。白天里一定要做的事，" \
           "，现 在都可不理。这是独处的妙处，我且受用这无边的荷香月色好了。"

test_str_cut = jieba.lcut(test_str)
word_freq = Counter(test_str_cut)
for w, f in word_freq.most_common(10):
    print(w, f)
"""
的 7
我 5
这 4
爱 4
了 3
也 3
一个 3
都 3
独处 2
"""

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